The application of saw method to support the decisions concerning start-up financing
DOI:
https://doi.org/10.15290/oes.2018.04.94.18Słowa kluczowe:
economic activity, loans, credit risk modeling, multiple criteria decision methods (MCDM), SAWAbstrakt
The aim of the paper was to present the problem of risk assessment of financing start-ups of individual economic activities as the problem of multi-criteria decision making. The detailed goal of the study was to build a decision model and its empirical verification.
Research methodology – The SAW method - was used to build the model based on the concept of the aggregation of the decision-maker's preferences. In the process of building the model, the correspondence analysis was also used.
Result – The result of the research is the decision model, the usability of which has been subjected to empirical verification.
Originality/value – The model approach proposed in the paper is an original approach for two reasons: Firstly, the correspondence analysis was used in the stage of assigning ranks to verbal or interval variables; Secondly, the use of Cramer's V coefficient to calculate the weightings of criteria and decision sub-criteria was proposed, hence the resulting algorithm of the model should be recognized as the added value of the conducted research.
Bibliografia
Altman E.I., 1968, Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy, “The Journal of Finance”, vol. 23(4), pp. 589-609.
Altman E.I., Eisenbeis R.A., 1978, Financial applications of discriminant analysis: a clarification, “Journal of Financial and Quantitative Analysis”, vol. 13(1), pp. 185-195.
Churchman C.W., Ackoff R.L., 1954, An approximate measure of value, “Journal of the Operations Research Society of America”, vol. 2(2), pp. 172-187.
DeLong E.R., DeLong D.M., Clarke-Pearson, D.L., 1988, Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a nonparametric approach, “Biometrics”, vol. 44(3), pp. 837-845.
Eisenbeis R.A., Avery R.B., 1972, Discriminant analysis and classification procedures: theory and applications, Lexington, MA: DC Heath.
Gabrusewicz W., 2014, Analiza finansowa przedsiębiorstwa: teoria i zastosowanie, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
Hołda A., 2006, Zasada kontynuacji działalności i prognozowanie upadłości w polskich realiach gospodarczych, „Zeszyty Naukowe/Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Seria Specjalna, Monografie”, nr 174.
Hwang C.L., Yoon K., 1981, Methods for Multiple Attribute Decision Making, [in:] Multiple Attribute Decision Making, Hwang C.L., Yoon K. (ed.), Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 58-191.
Jadidi O., Hong T.S., Firouzi F., Yusuff R. M., Zulkifili K., 2008, TOPSIS and fuzzy Multi – objective model integration for supplier selection problem, “Journal of Achivements in Materials and Manufacturing Engineering”, vol. 31(2), pp. 762-769.
Kitowski J., 2014, Kryterium oceny czynników subiektywnych w bankowych metodach weryfikacji zdolności kredytowej przedsiębiorstwa, „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego”, nr 803, s. 345-360.
Konopka P., 2013, Zastosowanie wnioskowania rozmytego do oceny ryzyka kredytowego przedsiębiorstw, „Studia Ekonomiczne”, nr 163, s. 285-299.
Konopka P., Roszkowska E., 2015, Zastosowanie metody UTA do wspomagania podejmowania decyzji o finansowaniu startupów działalności gospodarczej, „Optimum. Studia Ekonomiczne”, nr 3(75), s. 138-153.
Korol T., 2013, Nowe podejście do analizy wskaźnikowej w przedsiębiorstwie, Wolters Kluwer, Warszawa.
Leszczyński Z., Skowronek-Mielczarek A., 2000, Analiza ekonomiczno-finansowa firmy, Difin, Warszawa.
Marzec J., 2003, Badanie niewypłacalności kredytobiorcy na podstawie modeli logitowych i probitowych, „Zeszyty Naukowe/Akademia Ekonomiczna w Krakowie”, nr 628, s. 103-117.
Marzec J., 2008, Bayesowskie modele zmiennych jakościowych i ograniczonych w badaniach niespłacalności kredytów, „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Seria Specjalna, Monografie”, nr 188.
Mączyńska E., Zawadzki M., 2006, Dyskryminacyjne modele predykcji bankructwa przedsiębiorstw, „Ekonomista”, nr 2, s. 205-235.
Michnik J., 2016, Zastosowanie metody WINGS do wspierania decyzji w przypadku występowania zależności między kwestiami negocjacyjnymi, „Optimum. Studia ekonomiczne”, nr 1(79), s. 119-134.
Pociecha J., Pawełek B., Baryła M., Augustyn S., 2014, Statystyczne metody prognozowania bankructwa w zmieniającej się koniunkturze gospodarczej, Fundacja Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków.
Roszkowska E., Brzostowski J., Wachowicz T., 2013, Szacowanie wag zagadnień negocjacyjnych na podstawie metod wielokryterialnych, [w:] Metody i zastosowania badań operacyjnych w gospodarce, finansach i szkolnictwie wyższym, Sikora W. (red.), Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań.
Roszkowska E., Brzostowski J., 2014, Wybrane własności i odmiany procedury SAW w kontekście wspomagania negocjacji, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, nr 178, s. 108-126.
Roszkowska E. Konopka P., 2016, Application of the MARS Method to the Evaluation of Grant Applications and Non-Returnable Instruments of Start-Up Business Financing, “Multiple Criteria Decision Making”, vol. 11, pp. 153-167.
Stanimir A., 2005, Analiza korespondencji jako narzędzie do badania zjawisk ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.
Trzaskalik T., 2014, Wielokryterialne wspomaganie decyzji. Metody i zastosowania, PWE, Warszawa.
Walesiak M., 2012, Pomiar odległości obiektów opisanych zmiennymi mierzonymi na skali porządkowej, „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, nr 242, s. 39-46.
Altman E.I., Eisenbeis R.A., 1978, Financial applications of discriminant analysis: a clarification, “Journal of Financial and Quantitative Analysis”, vol. 13(1), pp. 185-195.
Churchman C.W., Ackoff R.L., 1954, An approximate measure of value, “Journal of the Operations Research Society of America”, vol. 2(2), pp. 172-187.
DeLong E.R., DeLong D.M., Clarke-Pearson, D.L., 1988, Comparing the areas under two or more correlated receiver operating characteristic curves: a nonparametric approach, “Biometrics”, vol. 44(3), pp. 837-845.
Eisenbeis R.A., Avery R.B., 1972, Discriminant analysis and classification procedures: theory and applications, Lexington, MA: DC Heath.
Gabrusewicz W., 2014, Analiza finansowa przedsiębiorstwa: teoria i zastosowanie, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
Hołda A., 2006, Zasada kontynuacji działalności i prognozowanie upadłości w polskich realiach gospodarczych, „Zeszyty Naukowe/Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Seria Specjalna, Monografie”, nr 174.
Hwang C.L., Yoon K., 1981, Methods for Multiple Attribute Decision Making, [in:] Multiple Attribute Decision Making, Hwang C.L., Yoon K. (ed.), Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 58-191.
Jadidi O., Hong T.S., Firouzi F., Yusuff R. M., Zulkifili K., 2008, TOPSIS and fuzzy Multi – objective model integration for supplier selection problem, “Journal of Achivements in Materials and Manufacturing Engineering”, vol. 31(2), pp. 762-769.
Kitowski J., 2014, Kryterium oceny czynników subiektywnych w bankowych metodach weryfikacji zdolności kredytowej przedsiębiorstwa, „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego”, nr 803, s. 345-360.
Konopka P., 2013, Zastosowanie wnioskowania rozmytego do oceny ryzyka kredytowego przedsiębiorstw, „Studia Ekonomiczne”, nr 163, s. 285-299.
Konopka P., Roszkowska E., 2015, Zastosowanie metody UTA do wspomagania podejmowania decyzji o finansowaniu startupów działalności gospodarczej, „Optimum. Studia Ekonomiczne”, nr 3(75), s. 138-153.
Korol T., 2013, Nowe podejście do analizy wskaźnikowej w przedsiębiorstwie, Wolters Kluwer, Warszawa.
Leszczyński Z., Skowronek-Mielczarek A., 2000, Analiza ekonomiczno-finansowa firmy, Difin, Warszawa.
Marzec J., 2003, Badanie niewypłacalności kredytobiorcy na podstawie modeli logitowych i probitowych, „Zeszyty Naukowe/Akademia Ekonomiczna w Krakowie”, nr 628, s. 103-117.
Marzec J., 2008, Bayesowskie modele zmiennych jakościowych i ograniczonych w badaniach niespłacalności kredytów, „Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Seria Specjalna, Monografie”, nr 188.
Mączyńska E., Zawadzki M., 2006, Dyskryminacyjne modele predykcji bankructwa przedsiębiorstw, „Ekonomista”, nr 2, s. 205-235.
Michnik J., 2016, Zastosowanie metody WINGS do wspierania decyzji w przypadku występowania zależności między kwestiami negocjacyjnymi, „Optimum. Studia ekonomiczne”, nr 1(79), s. 119-134.
Pociecha J., Pawełek B., Baryła M., Augustyn S., 2014, Statystyczne metody prognozowania bankructwa w zmieniającej się koniunkturze gospodarczej, Fundacja Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, Kraków.
Roszkowska E., Brzostowski J., Wachowicz T., 2013, Szacowanie wag zagadnień negocjacyjnych na podstawie metod wielokryterialnych, [w:] Metody i zastosowania badań operacyjnych w gospodarce, finansach i szkolnictwie wyższym, Sikora W. (red.), Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań.
Roszkowska E., Brzostowski J., 2014, Wybrane własności i odmiany procedury SAW w kontekście wspomagania negocjacji, „Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach”, nr 178, s. 108-126.
Roszkowska E. Konopka P., 2016, Application of the MARS Method to the Evaluation of Grant Applications and Non-Returnable Instruments of Start-Up Business Financing, “Multiple Criteria Decision Making”, vol. 11, pp. 153-167.
Stanimir A., 2005, Analiza korespondencji jako narzędzie do badania zjawisk ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.
Trzaskalik T., 2014, Wielokryterialne wspomaganie decyzji. Metody i zastosowania, PWE, Warszawa.
Walesiak M., 2012, Pomiar odległości obiektów opisanych zmiennymi mierzonymi na skali porządkowej, „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, nr 242, s. 39-46.
Pobrania
Opublikowane
28.01.2019
Numer
Dział
Miscellanea
Licencja
Autor zapoznał się i akceptuje warunki zawarte w umowie licencyjnej
Jak cytować
The application of saw method to support the decisions concerning start-up financing. (2019). Optimum. Economic Studies, 4(94), 242-255. https://doi.org/10.15290/oes.2018.04.94.18
